مشین سیکھنے کے ماڈلوں کو درست طور پر حقیقی دنیا کے اطلاق میں ان کی کارکردگی کو یقینی بنانے کے لیے بہت ضروری ہے. تاہم، ایسے عام خطرات ہیں جو گمراہ کن نتائج کا باعث بن سکتے ہیں. ان مسائل کو تسلیم کرنا اور مناسب تکنیکوں پر عمل کرنا ماڈل تجزیے اور ان کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتا ہے۔
ڈیٹا لیکاج
ڈیٹا کی فہرست اس وقت بنتی ہے جب ٹریننگ ڈیٹا سیٹ کے باہر سے معلومات کو تیار کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے. اس سے مراد زیادہ امید انگیز کارکردگی میٹرکز ہو سکتے ہیں جو حقیقی دنیا کے نتائج کی عکاسی نہیں کرتے. اس بات کو روکنے کے لیے کہ کراسشن کے ڈھیروں کے اندر ڈیٹا کو شروع کرنے سے پہلے کے اقدامات کیے جاتے ہیں اور یہ ٹیسٹ ڈیٹا تربیت کے دوران بالکل پوشیدہ رہتا ہے۔
غیرمعمولی میٹرک استعمال کرنا
غلط تجزیے کا تجزیہ کرنا ماڈل کی کارکردگی کو غلط طریقے سے درست کر سکتا ہے۔مثلاً درست طور پر درست اعداد و شمار میں غلطی کی جا سکتی ہے۔اس کے برعکس میٹرکس جیسے کہ ناقابل ذکر، یاد، ایف اے1-سکوئر یا اے سی آر او سی کے مسئلے پر انحصار کرنے پر منحصر ہے. یہ ماڈل کی قوت اور کمزوریوں کو سمجھنے میں مدد کرتا ہے۔
حد سے زیادہ کھانے اور کھانے پینے کی چیزیں
جب کوئی ماڈل تربیتی اعداد و شمار میں آواز نکالتا ہے، غریب عمومی کو جنم دیتا ہے. زیرجوہری عملے میں جب ماڈل زیریں طرز عمل پر گرفت کرنے کے لیے بہت معمولی ہوتا ہے.
تربیت کیلئے استعمال ہونے والی سُنڈیڈیڈی پر تربیت
تربیت کے لیے استعمال ہونے والے اسی اعداد و شمار پر ایک ماڈل کو اُجاگر کرنا کارکردگی کے بارے میں زیادہ اعتماد رکھنے والے نظریے کو یقینی بنا سکتا ہے ۔